目标选择理论方法

针对现代战争特点和要求,给出了适合不同目标系统的6种打击目标选择理论,即重心效应理论、链条效应理论、瓶颈效应理论、连累效应理论、层次效应理论和组合理论。并运用这些理论,针对不同类型目标,给出了6种方法,即非线性规划方法、集合论方法、矩阵方法、群落型方法、网络型方法和塔型方法,基本涵盖了远程攻击武器目标选择理论与方法。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估研究

从系统分析舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估问题入手,深入研究了协同作战环境下编队空中目标威胁评估的基本过程。在此基础上,针对编队协同决策的特点,建立了基于两层决策的协同作战环境下编队空中目标威胁评估模型,从而提出了舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于时间外推的目标跟踪解析算法及其改进

为了解决解析算法在解算过程中存在的多解问题,提出一种解的确定方法,通过预测传感器发现目标的时间,给出一种时间递进的解的确定过程。最后,借助于Repast仿真平台,对算法进行了仿真,表明解析算法与线性拟和算法相比,具有更好的精度。     

基于三级数据关联的红外点目标跟踪方法

介绍了目前红外系统的目标跟踪方法;在目标跟踪时的数据关联阶段,提出了三级门限数据关联算法,根据门限级别所划分的疑似目标点位置,算法采用不同的数据关联策略。该算法能减少轨迹分叉时的计算量,能有效地检测出速度〈1像素／帧的运动点目标。实验结果证明了该算法的有效性。     

猎雷具定位水中悬浮目标的方法

猎雷具的前视声纳在发现锚雷时,无法解算其位置坐标,从而使猎雷具无法准确、安全地消灭锚雷,影响了猎雷具的作战效能,因此利用目标在声纳波束中的临界状态,结合单位波束的方向性特点,提出了对水中悬浮目标进行定位的方法,并根据实际作战环境,对计算结果进行了修正,完善了解算模型。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。